基于神经网络的临近空间飞行器控制技术研究

admin · 发表于 2022-8-31 11:59:32

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长期以来，各国军方大都忽视了临近空间的军事价值，近年来才开始重视起来，分别投入大量的人力、物力开始这方面的研究，抢占这一空域的军事优先权。随着战场高空化、远程化的加快，发展具有远程快速打击能力的高超声速临近空间飞行器作为新的空战平台成为一个必然的趋势。开展高超声速临近空间飞行器技术研究，将对确保国家安全和国际地位具有重要意义。本文紧跟这一研究热点，进行临近空间飞行器的研究，其主要研究内容如下：首先，在基于一些基本假设的前提下，对无人机建立了机体坐标系下的六自由度非线性刚体运动方程。另外，针对近空间的大气环境的特点展开研究，给出了在0~80km范围内，温度、密度、气压场随高度变化模型，并给出了相应的空气动力和力矩模型。其次，动态逆控制具有较强的非线性解耦能力，针对临近空间飞行器的强非线性特点，本文用动态逆控制方法作为飞行器的基本控制律，设计飞行控制系统。由于状态反馈型动态逆方法需要求全逆，本文中将飞行控制系统的状态变量按时标分离原理分成快慢不同的控制回路再分别进行控制，有效的解决了飞行控制系统中这一较难解决的控制题目。最后，由于系统建模存在误差，再加上阵风和测量仪器等误差的影响，单纯的非线性动态逆控制可能不能满足控制系统的要求。有时候，由于这些误差的存在，可能会导致控制系统无法解耦，从而无法控制飞行器正常飞行。因此，对偏差进行补偿显得尤为重要，而基于神经网络的动态逆补偿技术可以有效补偿动态逆模型与真实模型之间的偏差，以及外界干扰对控制系统的影响，保证飞行器在大机动下正常稳定的飞行。针对该类飞行器的特点，本文将多层感知器模型和鲁棒控制相结合设计控制系统的补偿，并进行了相应的仿真验证。仿真结果表明，本文所设计的控制方法的有效性。

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